HHO hücre performansının bulanık mantık yöntemi ile belirlenmesi
Yükleniyor...
Tarih
2017
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada, Hidroksi (HHO) hücre performansları, kural tabanlı Mamdani tipi bulanık modelleme tekniği ile gerilim, akım ve sıcaklık parametreleri bakımından modellenmiştir. Giriş parametreleri plaka sayısı ve zaman (t), çıkış parametreleri gerilim (V), akım (A) ve sıcaklık (oC); Kural Tabanlı Mamdani Tip Bulanık Mantık (KTMTBM) tarafından tanımlanmıştır. Giriş ve çıkış parametrelerinin sayısal verileri bulanıklaştırmıştır. Bunlar; çok çok düşük (L1), çok düşük (L2), düşük (L3), negatif orta (L4), orta (L5), pozitif orta (L6), yüksek (L7), çok yüksek (L8) ve çok çok yüksek (L9)’dır. Bu sistem için 2 giriş değeri bulunmakta ve her bir çıkış değeri için 9x9 matrisinden 81 kural olmak üzere toplam 243 kural elde edilmiştir. Sistemin girişi ile çıkışı arasındaki ilişkiyi tanımlayan ve bulanık mantık denetleyicinin davranışlarını tespit eden denetim kurallarının bir sonucu olarak, deneysel çalışmadan elde edilen her bir değer aynı zamanda bulanık mantık ile belirlenmiştir. Bulanık mantık yöntemiyle oluşturulan modelden elde edilen sonuçlar ile deneysel çalışmada tespit edilen sonuçlar determinasyon katsayısı yöntemi (R2) kullanılarak karşılaştırılmıştır. R2 yönteminde, voltaj, akım ve sıcaklık için sırasıyla %98,29; %99,5; %96,47 değerleri tespit edilmiştir.Ayrıca, deneysel çalışmada yapılmamış değerler BM modeli sayesinde tahmin edilmiştir. Bu çalışma, HHO hücresinin performansının belirlenmesinde, bulanık mantık yönteminin başarıyla uygulanabildiğini göstermiştir.
In this study, hydroxy (HHO) dry cell performances in terms of voltage, current and temperature were modeled with Rule-Based Mamdani-Type Fuzzy (RBMTF) modeling technique. Input parameters combination and time; output parameters voltage, current, temperature were described by RBMTF. Numerical parameters of input and output variables were fuzzificated as linguistic variables: very very low (L1), very low (L2), low (L3), negative medium (L4), medium (L5), positive medium (L6), high (L7), very high (L8) and very very high (L9) linguistic classes. In this system, there are 2 inputs and 81 rules for the every output of 9x9 matrix and totally 81x3=243 rules are generated. Hereafter the rules, which are used to detect the behavior of the fuzzy logic controller and the relationship between system’s input and output, are determined. As a result of these rules, every value obtained from the experimental study is also determined by fuzzy logic too. The comparison between experimental data and RBMTF is done by using coefficient of multiple determination (R2). Also, unperformed experiments are predicted with RBMTF. This study indicated that RBMTF can be successfully used for the specification HHO dry cell performances.
In this study, hydroxy (HHO) dry cell performances in terms of voltage, current and temperature were modeled with Rule-Based Mamdani-Type Fuzzy (RBMTF) modeling technique. Input parameters combination and time; output parameters voltage, current, temperature were described by RBMTF. Numerical parameters of input and output variables were fuzzificated as linguistic variables: very very low (L1), very low (L2), low (L3), negative medium (L4), medium (L5), positive medium (L6), high (L7), very high (L8) and very very high (L9) linguistic classes. In this system, there are 2 inputs and 81 rules for the every output of 9x9 matrix and totally 81x3=243 rules are generated. Hereafter the rules, which are used to detect the behavior of the fuzzy logic controller and the relationship between system’s input and output, are determined. As a result of these rules, every value obtained from the experimental study is also determined by fuzzy logic too. The comparison between experimental data and RBMTF is done by using coefficient of multiple determination (R2). Also, unperformed experiments are predicted with RBMTF. This study indicated that RBMTF can be successfully used for the specification HHO dry cell performances.
Açıklama
URL:http://sujest.selcuk.edu.tr/sumbtd/article/view/375
Anahtar Kelimeler
Performans, Fuzzy logic, Performance, Bulanık mantık, Hidroksi hücresi, Hydroxy cell
Kaynak
Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
5
Sayı
Künye
Ata, S., Önal, G., Dinçer, K. (2017). HHO hücre performansının bulanık mantık yöntemi ile belirlenmesi. Selçuk Üniversitesi Mühendislik, Bilim ve Teknoloji Dergisi, 5, (2), 112-123.
